28、量子光学与原子光学的新进展

量子光学与原子光学的新进展

1. 非线性干涉仪的噪声与信号特性

在量子光学和原子光学领域,非线性干涉仪的研究有着重要意义。实验发现,非线性干涉仪在相消干涉时的噪声低于单个放大器的噪声。不过,其干涉最小值处的噪声仍未达到真空噪声水平,比真空噪声高 3.3 dB。但相对于线性干涉仪,它能使信号增强 7.4 dB,进而将信噪比提高 4.1 dB。

这一实验结果证实了非线性干涉仪中的量子干涉不仅能放大信号,还能在相消干涉时抵消大部分相关噪声。然而,干涉仪内部的光学损耗会引入额外的、无法抵消的非相关真空噪声,这也是非线性干涉仪噪声最小值高于标准量子极限(SQL)的主要原因。

1.1 增益对信号和噪声的影响

当干涉仪中四波混频的增益增加时,信号会被放大,同时干涉仪的噪声也会增加,且与真空噪声水平的差距会进一步拉大。

通过改变图 2.52 中 PA2 的噪声增益(dB),可以观察到噪声和信号的变化情况:
- 曲线 c 表示非线性干涉仪输出端的噪声高于真空噪声。
- 曲线 a 代表信号的增强值。
- 曲线 b 呈现信噪比的增加情况。

从图 2.52 可以看出,当增益较小时,信噪比会随增益的增加而提高;当噪声增益达到 4 dB 时,信噪比的增强基本保持在 4.1 dB 左右。

1.2 相关研究的总结表格

研究方向 相关研究内容
量子增强测量 Giovanne
基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于分布式模型预测控制的多个固定翼无人机一致性控制”展开,采用Matlab代码实现相关算法,属于顶级EI期刊的复现研究成果。文中重点研究了分布式模型预测控制(DMPC)在多无人机系统中的一致性控制问题,通过构建固定翼无人机的动力学模型,结合分布式协同控制策略,实现多无人机在复杂环境下的轨迹一致性和稳定协同飞行。研究涵盖了控制算法设计、系统建模、优化求解及仿真验证全过程,并提供了完整的Matlab代码支持,便于读者复现实验结果。; 适合人群:具备自动控制、无人机系统或优化算法基础,从事科研或工程应用的研究生、科研人员及自动化、航空航天领域的研发工程师;熟悉Matlab编程和基本控制理论者更佳; 使用场景及目标:①用于多无人机协同控制系统的算法研究仿真验证;②支撑科研论文复现、毕业设计或项目开发;③掌握分布式模型预测控制在实际系统中的应用方法,提升对多智能体协同控制的理解实践能力; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码逐模块分析,重点关注DMPC算法的构建流程、约束处理方式及一致性协议的设计逻辑,同时可拓展学习文中提及的路径规划、编队控制等相关技术,以深化对无人机集群控制的整体认知。
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